在国家自然科学基金等项目资助下，南方海洋科学与工程广东省实验室（广州）（以下简称广州海洋实验室）杨志峰院士团队携手汕头大学、广东工业大学、广州大学及中山大学等科研人员，在大型海藻养殖碳汇研究领域取得新进展。近日，相关成果发表于《环境科学与技术》（Environmental Science & Technology）。

紫菜养殖中碳库动态与主要驱动因子阶段依赖性转变的概念示意图。研究团队供图，下同

论文第一作者、广州海洋实验室博士后林佳介绍，除红树林、海草床和盐沼外，大型海藻被认定为第四类海岸带蓝碳来源。大型海藻养殖具备成本低、产量高、养殖可控性强等显著优势，是可实现产业化的海岸带蓝碳资源。正因如此，众多国家积极投身大型海藻养殖，将其作为增加碳汇的有效手段。然而，大型海藻养殖过程中碳汇潜力如何动态变化，以及其对气候变暖的响应机制，是当前发展大型海藻养殖碳汇亟待攻克的关键科学难题。

该研究以广东汕头南澳岛现代海洋牧场中的紫菜养殖系统为研究对象，开展全面且深入的调查。科研人员对不同养殖阶段水体、沉积物、大气及生物体中的多种碳库进行综合分析，精准揭示了各养殖阶段碳汇潜力的变化规律及内在机制差异。同时，运用多统计分析方法，成功识别出不同养殖阶段碳汇过程的关键驱动因子。此外，基于实测数据训练机器学习模型，进一步预测了多种变暖情景下紫菜养殖的碳封存潜力响应情况。

不同养殖阶段碳汇指标的UMAP降维分析及碳相关变量与环境因子的冗余分析结果。

研究结果显示，紫菜养殖通过显著增强大气二氧化碳吸收、促进有机碳埋藏以及持续释放溶解有机碳并推动惰性溶解有机碳形成，产生了显著的碳封存效益。聚类分析表明，各养殖阶段的碳库组成呈现出高度异质性。具体而言，在生长早期，碳封存主要由无机碳动态主导；头水成熟期逐渐转变为依赖溶解有机碳释放及顽固性溶解有机碳形成；二水收获期则主要依靠有机碳的积累和输送。

通过冗余分析和结构方程模型深入研究发现，驱动碳库组成变化的主导因子随养殖进程呈现阶段性转换特征。在养殖初期，主要由水文动力和碳酸盐平衡体系控制；到了生长后期，则转变为生物过程与水文动力共同主导。明确这些驱动因素，对于在实践中实施针对性干预措施以增强净碳封存至关重要。例如，在生长早期，需维持适度的水体交换和温度，确保充足的溶解无机碳供应并防止酸化；头水收获阶段应尽量减少高强度扰动，促进颗粒有机碳沉降，利于溶解有机碳和顽固性溶解有机碳积累；二水收获阶段则要合理管理养殖密度，保持顽固性溶解有机碳占比。

基于随机森林模型与SSP情景温升数据驱动的紫菜养殖碳汇指标预测。

机器学习模型预测结果显示，紫菜养殖的无机碳系统对温度的敏感性显著高于有机碳库。在未来变暖情景下，无机碳库在1.7-2°C的温度阈值附近呈现非线性响应，这反映了温度依赖性生物吸收与温度控制的碳酸盐平衡共同作用的结果。将同一随机森林模型框架外推至中国沿海的紫菜养殖进行分析发现，即使在高排放情景下，紫菜养殖产生的有机碳封存仅轻微减少，下降幅度小于5%。

论文通讯作者、广州海洋实验室研究员欧阳晓光表示，该研究结果充分强调，紫菜养殖不仅能产生显著的碳封存效益，其碳汇功能面对气候变化还具备较高韧性。这些重要发现为将大型藻类养殖纳入蓝碳行动计划和碳抵消倡议提供了坚实的科学依据。

相关论文信息：https://doi.org/10.1021/acs.est.5c15527